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google sdk speech-to-text(谷歌语音转文本、谷歌语音转字幕)

google sdk speech-to-text 同步识别(REST 和 gRPC)将音频数据发送到 Speech-to-Text API,对该数据执行识别,并在所有音频处理完毕后返回结果。同步识别请求仅限于持续时间不超过 1 分钟的音频数据。 异步识别(REST 和 gRPC)将音频数据发送到 Speech-to-Text API 并启动长时间运行的操作。使用此操作,您可以定期轮询识别结果。异步请求可用于任何持续时间不超过 180 分钟的音频数据。 流式识别(仅限 gRPC)对 gRPC 双向流内提供的音频数据执行识别。流式传输请求专为实时识别(例如从麦克风采集实时音频)而设计。流式识别可以一边采集音频一边提供临时结果,例如实现在用户仍在讲话时显示结果。 源码 https://github.com/opensourceteams/google-sdk-speech-to-text 识别率超高的在线麦克风语音转文本(免费工具) https://www.speechtexter.com 官网文档 https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/...

【视频分析】智能视频分析技术让安防更加智慧

原标题:技术|智能视频分析技术让安防更加智慧 不管是科达大力推广的感知摄像机(Intelligent IPC)还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统,其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来,我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念,但是,基本都停留在理念表面,描绘的是一个美好的前景,至于如何实施,或者到底能不能实施,很多人还是疑惑很大。本文从技术角度,说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况,尽量将理论结合到实际。 计算机视觉技术,属于人工智能领域。核心问题是如何让计算机能够像我们人眼一样去“看”,识别物体的类别、特征、位置、推断事物的结构逻辑关系、动作和轨迹等。Google等公司一直研究的“计算机视觉”及“图片搜索”,侧重于静态图片的识别,而安防监控领域,增加了时间域概念,或者说是针对一系列的图片序列识别。 安防监控领域的需求很明确:对前端摄像机采集的视频内容进行分析,提取出画面中关键的、感兴趣的、有效的信息,以便进行实时处理或者事后处理。核心就是所谓的“视频数据的语义描述过程”,摄像机相当于...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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